python3log函數

⑴ python中log_inner啥意思

python中log_inner是log表示以e為底數的對數函數符號。
在數學運算中，如果沒有計算器，對於很大的數字相乘，我們花費大量的時間計算，而且一旦出錯，就要重新計算，很是麻煩。其實對於數字相乘，不依靠靠計算器，想要准確簡單的運算的方法不是沒有，那就是對數和指數，他們解決了大數或非常的小的數相乘的繁瑣計算。而在python中，也有計算對數的方法，那就是對數函數log函數。本文將向大家介紹log函數的表述語句、參數和返回值，並以實例演示用log函數計算對數的過程。log()函數：返回 x 的自然對數。即返回以 2 為基數的 x 的對數。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。Python解釋器易於擴展，可以使用C語言或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python 也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python豐富的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

⑵ python中如何進行開方運算

1、python中使用pow函數求n的n方根。首先打開python的編輯器，新建一個python 3的文件：

⑶ PYTHON實現對CSV文件多維不同單位數據的歸一化處理

1）線性歸一化
這種歸一化比較適用在數值比較集中的情況，缺陷就是如果max和min不穩定，很容易使得歸一化結果不穩定，使得後續的效果不穩定，實際使用中可以用經驗常量來代替max和min。
2）標准差標准化
經過處理的數據符合標准正態分布，即均值為0，標准差為1。
3）非線性歸一化
經常用在數據分化較大的場景，有些數值大，有些很小。通過一些數學函數，將原始值進行映射。該方法包括log、指數、反正切等。需要根據數據分布的情況，決定非線性函數的曲線。
log函數：x = lg(x)/lg(max)
反正切函數：x = atan(x)*2/pi
Python實現
線性歸一化
定義數組：x = numpy.array(x)
獲取二維數組列方向的最大值：x.max(axis = 0)
獲取二維數組列方向的最小值：x.min(axis = 0)
對二維數組進行線性歸一化：
def max_min_normalization(data_value, data_col_max_values, data_col_min_values):
""" Data normalization using max value and min value

Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_max_values: The maximum value of data's columns
data_col_min_values: The minimum value of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]

for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_min_values[j]) / \
(data_col_max_values[j] - data_col_min_values[j])

標准差歸一化
定義數組：x = numpy.array(x)
獲取二維數組列方向的均值：x.mean(axis = 0)
獲取二維數組列方向的標准差：x.std(axis = 0)
對二維數組進行標准差歸一化：
def standard_deviation_normalization(data_value, data_col_means,
data_col_standard_deviation):
""" Data normalization using standard deviation

Args:
data_value: The data to be normalized
data_col_means: The means of data's columns
data_col_standard_deviation: The variance of data's columns
"""
data_shape = data_value.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]

for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value[i][j] = \
(data_value[i][j] - data_col_means[j]) / \
data_col_standard_deviation[j]

非線性歸一化（以lg為例）
定義數組：x = numpy.array(x)
獲取二維數組列方向的最大值：x.max(axis=0)
獲取二維數組每個元素的lg值：numpy.log10(x)
獲取二維數組列方向的最大值的lg值：numpy.log10(x.max(axis=0))
對二維數組使用lg進行非線性歸一化：
def nonlinearity_normalization_lg(data_value_after_lg,
data_col_max_values_after_lg):
""" Data normalization using lg

Args:
data_value_after_lg: The data to be normalized
data_col_max_values_after_lg: The maximum value of data's columns
"""

data_shape = data_value_after_lg.shape
data_rows = data_shape[0]
data_cols = data_shape[1]

for i in xrange(0, data_rows, 1):
for j in xrange(0, data_cols, 1):
data_value_after_lg[i][j] = \
data_value_after_lg[i][j] / data_col_max_values_after_lg[j]